Continuous integration continuous deployment cicd voor ml
Verschillen met traditionele CI/CD
Continuous Integration en Continuous Deployment (CI/CD) zijn gevestigde praktijken in softwareontwikkeling, maar de integratie met machine learning verloopt vaak moeizaam. Het probleem is dat experiment tracking en versiebeheer losgekoppeld zijn van de CI/CD-pipeline, waardoor het moeilijk is om te achterhalen welke code- of datacommit de modelprestaties heeft beïnvloed [citation:5]. CI/CD voor ML voegt hier specifieke controles aan toe: naast unit tests en integratietests worden ook datavalidatie, modelkwaliteitstests en performancetests op holdout-data uitgevoerd. Een model wordt pas gedeployed als het voldoet aan vooraf gedefinieerde criteria.
Implementatie in de praktijk
Een typische ML CI/CD-pipeline werkt als volgt: een pull request naar de development-branch triggert modeltraining en -testing in een staging-omgeving. Als de tests slagen, kan de wijziging naar de main-branch worden samengevoegd, wat de verpakking van het model als container en deployment naar productie triggert [citation:1]. Dit gebeurt met Git-gebaseerde workflows en tools zoals GitHub Actions, Azure DevOps of GitLab CI. Een uitdaging is dat ML-modellen niet-deterministisch kunnen zijn: dezelfde code en data kunnen verschillende resultaten opleveren door random initialisatie. Daarom is het belangrijk om seeds vast te leggen en reproduceerbaarheid te waarborgen. Ook moeten pipelines rekening houden met data-afhankelijkheden en het feit dat modeltraining tijdrovend kan zijn.